特朗普胜选最大的赢家，无疑是马斯克。

当初，他花400亿美元买下推特，被很多人认为是一次冲动消费，沙雕行为。但这次竞选，某种意义上，就是马斯克的X单挑传统主流媒体，也被一些大佬认为，这是新媒体的影响力（政治上）首次反转主流媒体。

在胜选演讲中，特朗普对马斯克一通夸。不得不说，懂王虽然措辞简单，但还是很到位的。他讲到前几天回收火箭，他看着那个支架就像筷子一样夹住火箭，那么温柔，“就好像你抱着自己的孩子”。

看完火箭回收，他给马斯克打电话，“这个操作俄国人能做到吗？”马斯克说不能。“中国人能做到吗？”马斯克说不能。“美国除了你还有人能做到吗？”马斯克说没有。

特朗普说，这就是为什么我们这么爱你，你真是个天才。

不得不承认，马斯克确实是个天才。他40多岁时的时候，就在软件、能源、交通和航天四个不同领域，创建了四家价值数十亿美元的公司。他做的事，不仅是开创性的，而且还跨度极大，甚至毫不相关。不仅能发射火箭，还能发射总统。

在之前的一篇文章中，我们深度解析了马斯克的逆天之处。今天从另外一个角度，继续向马斯克同志学习。

01

成为新物种——专家型通才

马斯克既像是一个专家，又像是一个通才，有人把这种新物种叫做“专家型通才”。而在AI的时代，做一个专家很危险，做一个肤浅的通才也很危险，只有成为专家型通才，才比较安全，建立比较深的护城河，获得长期的竞争优势。

传统观点认为，要成为顶尖专家，我们应该专注于单一领域。但马斯克打破了这个规则。他的专长跨越了火箭科学、工程、物理、人工智能、太阳能和能源等多个领域，还会搞媒体和政治。

在AI的时代，只擅长一个领域是很危险的。因为，像chatgpt和claude这样的AI模型，堪称“即时应答的一万个博士”。它们在大多数专业知识领域都相当精通，其封装的知识，超出人类终身所学。

很快，每个人都能以很低的成本获得各种白领的基本能力。在3-5年内，任何人只需花20-30美元一个月，就能获得你的“技能组合”。

同样，就传统的“通才”而言，如果只是对很多领域感兴趣，但只具备一些基础的知识和能力的话，以后也是很难混的。

AI带来了更大的挑战，但也带来了更大的可能的。使得有好奇心和学习能力的人，有机会成为像马斯克那样的专家型通才。

通才喜欢在不同领域间穿梭的求知者。他们享受破解难题的过程，尤其是在充满不确定性或全新的领域。他们能够解决专家们都觉得棘手的问题，因为他们能够将来自不同领域的知识碎片组合起来。

专家型通才涉猎广泛，热衷学习多个领域，在不同的知识版块间来回穿梭，能够深入理解连接这些领域的深层原理，建立关联和组合，然后应用到自己的核心专长中，并有能力解决一些专家角色棘手的新问题。

02

专家型通才有什么优势？

在《成长的边界》一书中，戴维·爱普斯坦认为，通才特别擅长应对他所说的“险恶”环境：

在险恶领域中，游戏规则往往模糊或不完整，可能存在也可能不存在重复模式，即使存在也不容易被发现，而且反馈常常滞后、不准确，或两者兼具。

爱普斯坦认为，这正是通才大显身手的地方。他们能够利用多样化的经验，以独特的方式解决问题，看到别人看不到的解决方案。

与“险恶”环境相对的是“友善”环境。在友善环境中，出现反馈即时，会有清晰的重复模式可循，专家往往能在这里发挥所长。他们可以反复运用自己的专业知识解决问题，因为他们之前就遇到过类似的情况。

这其实也是人工智能目前的弱点和劣势。前一阵，chatgpt推出新模型的时候，宣传说它已经具备了推理和思考的能力。但是后来，苹果公司的研究团队发表一篇论文，指出AI还不会思考，它还只是在知识库里进行模式匹配。

这也就类似上面所说的，专家在“友善”的环境里，根据模式处理问题。

显然，我们正在进入“险恶”的环境，或者说，只有在“险恶”的环境中，或者只有能够解决“险恶”的问题，我们才能提现出价值，尤其是相对AI的价值。

所以，我们需要跨界，进阶，成为专家型通才。

跨领域学习可以提供信息优势，进而带来创新优势，因为大多数人只专注于一个领域。

我们学习的每个新领域，如果对同行来说是陌生的，就能让我们做出独特的组合。这就是专家型通才的优势。

一项有趣的研究印证了这一观点。它研究了20世纪59位顶级歌剧作曲家如何掌握技艺。研究者迪恩·基思·西蒙顿发现，与传统观点相反，“最成功的歌剧作曲家的作品往往融合了多种流派……作曲家通过跨领域训练避免了过度专业化带来的僵化”。

03

成为专家型通才，我们可以向马斯克学习三点。

01 大量地跨领域阅读和学习

据马斯克的兄弟基姆巴尔说，从十几岁起，马斯克就每天阅读两本不同学科的书。换句话说，如果你每月读一本书，马斯克读的是你的60倍。

起初，马斯克阅读科幻小说、哲学、宗教、编程以及科学家、工程师和企业家的传记。随着年龄增长，他的兴趣扩展到物理、工程、产品设计、商业、技术和能源。

这种求知欲让他接触到了许多学校里没教的学科。

02 掌握第一性原理，然后进行学习迁移

马斯克把知识看作一棵语义树——先理解基本原理，也就是树干和大树枝，然后再深入细节，否则细节就没有依附的对象。

所谓一通百通，举一反三，将知识转化为更深层次的抽象原理有助于学习迁移。

学习迁移就是将一个领域的知识应用到另一个领域。它可以是把学校或书本中学到的知识应用到现实世界，也可以是将一个行业的知识应用到另一个行业。

马斯克就是把他在计算机、人工智能、物理和工程领域学到的基本原理打通，然后迁移、重构到不同领域。

加州大学洛杉矶分校心理学教授基思·霍利奥克，是世界顶尖的类比推理专家，他建议我们经常问自己两个问题，来提高这种迁移能力：“这让我想起了什么？”和“为什么它让我想起这个？”

03 打破思维定势，不断向前进化

传统和大众的各种认知，显然已经不适合这个时代了。传统人们总是认为，“专注一个领域就行了，”“样样通，样样松”。这在思维上就限制了个人进化和突破的可能性。

传奇的专家型通才巴克敏斯特·富勒，像马斯克一样充满开创精神和创造力，他在几十年前就指出了这种思维和传统的问题：

“我们处在一个认为专业化的狭隘趋势是合乎逻辑、自然和可取的时代……然而，人类失去了全面理解的能力。专业化让个人感到孤立、无用和困惑。它还导致人们将思考和社会行动的责任推给他人。专业化滋生了偏见，这些偏见最终累积成国际和意识形态的冲突，进而导致战争。”

马斯克也指出，现代教育的分科做法是非常不合理的，大学教育的也被严重高估了。现在，有了AI，这种落后的操作，只会显得更加明显和落后。

马斯克正是不把这种“专业人做专业事”的思维看在眼里，以业余玩家的身份，进入到存在了100多年、并且非常高大上的行业——火箭发射，然后彻底改变这个行业的竞争方式。

总之，AI给我们带来了严峻的挑战，但也打开了新的可能。它为我们提供了它自身所不具备的东西：在新领域尤其是日常生活的现实世界中，发现和解决新问题的能力。

成功者不是那个知道问题确切答案的专家，而是那个知道该问出什么问题的人。

就像我们在前两天的文章中所讲，现在，不在于你能做什么，不在于你做了什么，而在于洞察什么值得做。

而洞察往往来自于在不同领域间产生链接，也就需要成为专家型通才。